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大容量数据库背景介绍
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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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大容量数据库背景介绍
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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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恢复多版本备份数据（废弃，不推荐使用）
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使用数据工程构建预测大模型数据集
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使用数据工程构建预测大模型数据集 预测大模型支持接入的数据集类型 盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集，不同模型所需数据见表1，该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集类型 文件格式 预测大模型 时序预测分类大模型
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使用数据工程构建NLP大模型数据集
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1000条 - 评测NLP大模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB，目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为：3-1000条。 构建NLP大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3
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大容量数据库背景介绍
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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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查看多版本备份数据（废弃，不推荐使用）
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查看多版本备份数据（废弃，不推荐使用） 功能描述 多版本功能计划废弃，不推荐使用。更多相关功能推荐：Hudi多版本清理操作、Hudi Archive操作说明。更 在DLI数据多版本功能开启后，您可以通过SHOW HISTORY命令查看表的备份数据。开启和关闭多版本语法请参考开启或关闭数据多版本（废弃，不推荐使用）。
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什么是推荐系统
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可以在华为云上根据自己对推荐算法和运营规则的理解，自定义专属的推荐流程。当前只有华为云提供开放式推荐能力，其他友商主打场景式推荐。 场景式推荐 提供多维度的场景推荐，含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐，一键式操作，降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。
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分布列推荐函数
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distribution_type text 推荐的分布类型 distribution_key text 推荐分布列 start_time timestamp 推荐开始时间 end_time timestamp 推荐结束时间 cost_improve text 推荐结果对于代价的提升 comment
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Flink作业推荐配置指导
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Exactly Once模式保证每条数据只被消费一次，At Least Once模式每条数据至少被消费一次，请依据业务情况选择。 勾选“异常自动恢复”和“从Checkpoint恢复”，根据自身业务情况选择重试次数。 配置“脏数据策略”，依据自身的业务逻辑和数据特征选择忽略、抛出异常或者保存脏数据。
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API V2（推荐）
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工作负载推荐配置
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工作负载推荐配置 当您在CCE集群中部署工作负载时，需要结合实际的业务场景和环境，对您的工作负载进行适合的配置，以保证您的工作负载可以稳定、可靠地运行。本文为您提供部署工作负载时的一些推荐配置及建议。 声明Pod的资源（Request和Limit） 容器的Request及Limi
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队列相关API（推荐）
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配置推荐识别（高级特性）
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配置推荐识别（高级特性） 推荐识别主要用于直接检测数据源表中的敏感数据，支持入湖检测规则和AI推荐识别两种方式。 在新版本模式下仅当使用企业版时，才支持推荐识别功能，旧版本模式使用基础版及更高版本时即可支持。推荐识别功能当前在北京四、上海一内测（其他region后续会逐步放开，敬
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查看我的推荐客户
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查看我的推荐客户 您可以在账号中心查看您的推荐客户和推荐客户带来的可返利订单。 背景信息 用户通过您分享的链接或二维码完成注册后，有效付费周期内（30天）产生的累计付费均可计入返利。 更多相关信息可参见奖励推广常见热门问题。 操作步骤 进入“我的推荐客户”页面。 在列表中查看当前
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组网设计与推荐款型
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组网设计与推荐款型 分支网络互联组网设计 WAN侧虚拟网络拓扑模式采用Hub-spoke组网，实现分支机构和总部DC（Data Center，数据中心）之间直接互访，分支机构之间通过总部中转。 本举例中企业总部DC站点的LAN侧设备为本地管理，在使用本方案实施前已部署完成，下文仅体现AR上的相关配置。
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使用数据工程构建CV大模型数据集
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使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集，不同模型所需数据见表1，数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景
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通过数据管理服务连接集群实例(推荐)
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推荐结果多样性打散
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推荐结果多样性打散 本实践针对用户的单次推荐预测请求，在返回的物品列表中，对规定的属性进行打散，避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下： 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号，并且账号为可用状态。 确保用户选
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二次封装接口(推荐)
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二次封装接口(推荐) DBE_LOB DBE_RANDOM DBE_OUTPUT DBE_RAW DBE_TASK DBE_UTILITY DBE_SQL DBE_FILE DBE_SESSION DBE_MATCH DBE_SCHEDULER DBE_APPLICATION_INFO
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